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geek_42
2019-11-13 10:43
门头沟学院 C++
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所有的那些时刻,在时光中消失,一如泪水,消逝在雨中
2019-11-13
在牛客打卡23天,今天也很努力鸭!
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03-23 09:02
吉林农业大学 算法工程师
网易 AI Agent开发 二面
1. 说一下 SFT、RLHF、DPO 的区别,线上项目里你会怎么选?答:SFT 是监督微调,核心是让模型学会“像人一样回答”,训练数据一般是 prompt-response 对,优点是简单直接、稳定、成本低,适合把基座模型先拉到业务可用水平。RLHF 是先做 SFT,再训练奖励模型,然后通过 PPO 之类的方法让模型朝着“人类更偏好”的方向优化。优点是能更细致地对齐人类偏好,缺点是链路长、训练复杂、容易不稳定。DPO 可以理解成不显式训练奖励模型、也不走复杂强化学习,而是直接利用偏好对做优化,训练上比 RLHF 更简单,效果在很多场景下也不错。如果是企业大模型应用,通常优先级往往是 SFT ...
AI-Agent面试实战...
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03-26 15:22
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投了一个月简历,好不容易有个面试,结果上来一个简单问题突然死活想不起来了,复杂的方法想了两个就是简单的方法突然想不起来了,直接pass了
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今天给大家带一个非常适合跟练的 Agent 项目——agents-from-scratch,LangChain 官方出品,手把手教你从零搭建一个能自动处理邮件的 AI Agent。 项目不大,代码量适中,但覆盖了 Agent 开发的所有核心概念。跟着做完,面试直接聊这个项目就够了。 这个项目做了什么? 一句话:一个能帮你自动分类、回复邮件的 AI Agent。 它会: 自动分类收到的邮件(需要回复 / 仅通知 / 垃圾邮件) 根据邮件内容起草回复 敏感操作(比如发送重要邮件)会先让你人工确认 会记住你的偏好(比如"给老板的邮件用正式语气"),越用越懂你 技术栈 Lang...
AI项目实战
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